#
# import pandas as pd
# # （1）
# df = pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
# df['总额'] = df['数量']*df['价格']
# df1= df.groupby('客户类型').agg({'总额':'sum'})
# df1['排名']=df1.rank(method='first',ascending=True)
# df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
# print('分别按客户类型和销售经理的总额降序排名，以及按排名升序排序\n',df1)
#
# df2= df.groupby('销售经理').agg({'总额':'sum'})
# df2['排名']=df2.rank(method='first',ascending=True)
# df2.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)
# print('分别按客户类型和销售经理的总额降序排名，以及按排名升序排序\n',df2)
#
# # （2）
# print('统计每个客户类型的总数.\n',df.value_counts('客户类型'))
# print('统计价格的平均值.\n',df['价格'].mean())
# print('统计价格的平均值.\n',df['价格'].max())
# print('统计价格的平均值.\n',df['价格'].min())
#
# # （3）
# df3 = pd.crosstab(index=df['客户类型'],columns=df['销售经理'])
# print('制作客户类型和销售经理交叉表\n',df3)
#
# # (4)
# df4 = pd.pivot_table(df, values='数量', index='计划发货天数', columns='折扣', aggfunc='sum')
# print('计划发货天数、折扣和数量的透视表:\n', df4)
#
# # (5)
# df5 = df[['计划发货天数', '价格', '数量', '折扣']]
# print('计划发货天数、价格、数量和折扣之间的相关系数：\n', df5.corr())


import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel('学生各学期成绩表.xlsx')
# x = df['序号']
# y = df['语文']
# plt.plot(x,y)
# plt.figure('学生成绩',(5,4),facecolor='yellow')
# plt.plot(x,y)
# plt.show()


# plt.figure(figsize=(12,8))
# x= df['序号']
# plt.subplot(2,2,1)
# plt.plot(x,df['语文'])
# plt.subplot(2,2,2)
# plt.plot(x,df['数学'])
# plt.subplot(2,2,3)
# plt.plot(x,df['英语'])
# plt.subplot(2,2,4)
# plt.plot(x,df['综合'])
# plt.show()


fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(12,8))
ax1 = axes[0,0]
ax2 = axes[0,1]
ax3 = axes[1,0]
ax4 = axes[1,1]
x = df['序号']
ax1.plot(x,df['语文'])
ax2.plot(x,df['数学'])
ax3.plot(x,df['英语'])
ax4.plot(x,df['综合'])
plt.show()
